Task Slot 是静态的概念,是指 TaskManager 具有的并发执行能力,可以通过参数taskmanager.numberOfTaskSlots 进行配置。而并行度 parallelism 是动态概念,即TaskManager运行程序时实际使用的并发能力,可以通过参数parallelism.default进行配置。 数据传递形式 One-to-one:数据不需要重新分布,上游 SubTask 生产的数据与下游 Sub...
1.task:一个task可以看成是一条完整的算子连(source -> sink),在默认情况下,且线程够用的情况下,一个task运行在一个slot里面;2.subtask:task的组成单位,一个subtask由一个线程来运行;3.operator chain:subtask中的算子连成链;4.形成subtask的规则:①当数据发生重定向时例如KeyBy操作。②当程序算子并行度发生...
Task Manager 的一个 Slot 代表一个可用线程,该线程具有固定的内存,注意 Slot 只对内存隔离,没有对 CPU 隔离。默认情况下,Flink 允许子任务共享 Slot,即使它们是不同 task 的 subtask,只要它们来自相同的 job。这种共享可以有更好的资源利用率 上面图片中有两个 Task Manager,每个 Task Manager 有三个 slot,...
通过调用env.setParallelism(int)方法,对应用程序的每个算子设置相同并发度; 在代码里通过对每个算子调用setParallelism(int)方法,对指定算子的并行度进行修改。 网友给了一组图进行了比较好的描述,如图 3 中,应用程序的最大并行度是 9,taskmanager.numberOfTaskSlots表示每个 TaskManager 拥有 3 个 Slot,即每个 Task...
Slot 和 Parallelism 的关系 1.Slot 是指 TaskManager 最大能并发执行的能力 Flink 配置文件中设置的一个 TaskManager 默认的Slot 是 1，taskmanager.numberOfTaskSlots: 1 该参数可以根据实际情况做一定的修改。如上图，如果设置的单个 TaskManager 的 Slot 个数为 3，启动 3 个 TaskManager 后，那么就一共有 9...
特定算子的子任务(subtask)的个数称之为并行度(parallel),一般情况下,一个数据流的并行度可以认为是其所有算子中最大的并行度。Flink中每个算子都可以在代码中通过.setParallelism(n)来重新设置并行度。而并行执行的subtask要发布到不同的slot中去执行。
简单来说任务槽是静态的概念，是指TaskManager具有的并发执行能力，可以通过参数taskmanager.numberOfTaskSlots进行配置；而并行度是动态概念，也就是TaskManager运行程序时实际使用的并发能力，可以通过参数parallelism.default进行配置。举例说明：假设一共有3个TaskManager，每一个TaskManager中的slot数量设置为3个，那么一共有...
parallelism.default:1 运行程序默认的并行度为1,9个TaskSlot只用了1个,有8个空闲。设置合适的并行度才能提高效率。 3.parallelism是可配置、可指定的 1.可以通过修改$FLINK_HOME/conf/flink-conf.yaml文件的方式更改并行度 2.可以通过设置$FLINK_HOME/bin/flink 的-p参数修改并行度 ...
Parallelism:并行度 同一个任务(Task),在6个工作台上都可以同时进行,并行度可以设置为6 SubTask:工作实例 在每个工作台上运行的相同任务,相当于任务的实例,也就是subTask 官方概念 jobmanager Flink中的JobManager是整个Flink作业的主机控制节点,负责协调、调度和监控整个作业的执行过程。JobManager有两种类型:一个是...
Task Slot是静态的概念,是指TaskManager具有的并发执行能力,可以通过参数taskmanager.numberOfTaskSlots进行配置;而并行度parallelism是动态概念,即TaskManager运行程序时实际使用的并发能力,可以通过参数parallelism.default进行配置。 也就是说,假设一共有3个TaskManager,每一个TaskManager中的分配3个TaskSlot,也就是每个TaskMan...